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摘要
针对运动平台磁悬浮直线同步电动机驱动系统存在的非线性、耦合性以及外部扰动的不确定性问题，提出一种RBF神经网络PID自学习控制器。首先对磁悬浮直线同步电动机的结构及其运行机理进行详细介绍；并建立磁悬浮直线同步电动机的数学模型，推导出电压方程、磁链方程、水平推力方程以及水平运动方程的表达式；设计一种基于RBF神经网络的PID自学习控制器，RBF神经网络中一般采取梯度法对参数w、b、c进行整定，为能有效地缩短网络的学习时间，并减小系统的振荡，论文在RBF神经网络中引入动量因子项，通过MATLAB对控制系统进行仿真，验证RBF-PID自学习算法较PI控制器有更好的稳定性和抗扰动性。
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